森哥/洋哥hadoop系列，非常适合初学者：
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Yarn【label-based scheduling】实战总结（一）
Yarn【label-based scheduling】实战总结（二）
1 Hadoop运行环境搭建
1.1 单机伪分布式环境
1.1.1 系统信息
Linux版本：
1.1.2 准备工作
1.1.2.1 安装jdk7.0
1.1.2.2 配置/etc/profile
增加以下配置项，然后执行source /etc/profile
#set java environment
export JAVA_HOME=/opt/java/
exportCLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar
exportPATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
#for hadoop
exportHADOOP_HOME=/home/hadoop-2.7.1
exportPATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
exportPATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin
1.1.2.3 修改Linux机器名
执行hostname master命令，其中master是要修改的机器名
修改/etc/sysconfig/network文件，如下所示：
- 在本地主机生成密钥对
ssh-keygen -t rsa
执行以上命令并一直回车，生成一个密钥对：id_rsa（私钥文件和id_rsa.pub（公钥文件。默认被保存在~/.ssh/目录下。
- 将公钥追加到 authorized_keys 文件中
cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> /root/.ssh/authorized_keys (自己与自己交换密钥)
1.1.2.5 关闭系统防火墙
通过以下方式查看防火墙是否关闭，如果出现以下结果，则说明防火墙没关闭：
如果结果如下：
则说明防火墙已经关闭了。
注：还有一种查看防火墙是否关闭的方式，即使用命令：chkconfig--list | grep iptables
如下所示则说明防火墙已经关闭：
以下场景则说明防火墙没有关闭：
以下提供三种方式关闭防火墙：
(1) chkconfig --level 2345 iptablesoff 或 chkconfig iptables off
(2) service iptables stop
(3) 关闭方式如下图：
这三种方式，只有第一种是永久关闭，(2)与(3)只要机器重启，则又需要重新去关闭。
关闭防火墙之后的场景如下图：
搭建Hadoop时一定要记得关闭防火墙，不然会出现一些很诡异的问题。
1.1.2.6 分区【非必要操作，除非搭环境时用到分区】
parted -s /dev/sdb mkpartdata 0 898G(修改为实际的大小)
如此会报下面的警告：
Warning: The resultingpartition is not properly aligned for best performance.
但用下面的语句来分区时，并不会报上面的警告了
parted -s /dev/sdb mkpartdata 2048s 100%
知识点扩展-->>
如果要把/dev/sdb划分为四个相等大小的分区，可如下操作：
parted /dev/sdc
mkpart primary 2048s 25%
mkpart primary 25% 50%
mkpart primary 50% 75%
mkpart primary 75% 100%
备注：执行parted /dev/sdb后 print(显示分区信息)，rm(删除分区)
1.1.2.7 创建文件系统【非必要操作】
mkfs.ext4 /dev/sdb1
1.1.2.8 创建并挂载目录【非必要操作】
mkdir /data
mount /dev/sdb1 /data [临时挂载]
echo "/dev/sdb1 /srv/smartcare ext4 defaults 1 2">> /etc/fstab [永久挂载]
1.1.2.9 下载并解压hadoop安装包
tar -xvf hadoop-2.7.1.tar.gz
1.1.3 修改配置文件
1.1.3.1 hadoop-env.sh
vim hadoop-env.sh增加以下配置项：
exportJAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_21
1.1.3.2 core-site.xml
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://169.10.35.123:9000</value>
</property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/hadoop-2.7.1/tmp</value>
</configuration>
1.1.3.3 hdfs-site.xml
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>/hadoop-2.7.1/name</value>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>/data/data1</value>
1.1.3.4 mapred-site.xml
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value> 1.1.3.5 yarn-site.xml
<value>yarn</value>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
1.1.4 启动Hadoop
格式化Hadoop
在命令行执行 hdfs namenode -format
启动Hadoop
在命令行执行 tart-all.sh
1.1.5 查看Hadoop安装
Jps命令
[root@lsn hadoop-2.6.0]# jps
6215 Jps
6037 ResourceManager
5623 NameNode
5743 DataNode
5898 SecondaryNameNode
6132 NodeManager
hdfs dfsadmin –report
hdfs web界面
通过master_IP:50070访问hdfs的web界面，如下所示：
通过该web界面能获取到很多的hdfs集群信息，平时多用用，大有帮助。
1.1.6 常见问题
原因是hadoop-2.6.0.tar.gz安装包是在32位机器上编译的，64位的机器加载本地库.so文件时出错，不影响使用。
可用如下方式解决：
1、重新编译源码后将新的lib/native替换到集群中原来的lib/native
2、修改hadoop-env.sh ，增加 export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_PREFIX/lib:$HADOOP_PREFIX/lib/native"
1.2 分布式集群环境
1.2.1 操作系统安装
1.2.1.1 系统盘做raid1
重启系统，按提示按按Ctrl+H，进入WebBIOS，给系统盘做raid1 (
参数项 参数值
RAID Level 1
Strip Size 64KB
Access RW
Read Normal
Default Write Write Through
Current Write Write Through
Disable BGI No
Disk Cache Disable
I/O Direct )，之后重启；
1.2.1.2 安装Linux操作系统
在系统盘上安装操作系统【略】
1.2.1.3 启用硬盘jbod模式
重启系统，当提示按ctrl+H或者ctrl+y进行选择时，按crtl+y 进入输入命令的界面，启用硬盘位jbod模式-adpsetprop -enablejbod -1 -a0（附：禁用jbod模式命令 -adpsetprop -enablejbod -0 -a0），之后再重启。
1.2.1.4 硬盘分区、创建文件系统
parted -s /dev/sdb mklabelgpt //gpt，对大于2T的硬盘分区
mkfs.ext4 /dev/sdb1 //格式化，创建文件系统
mount /dev/sdb1 /data1 //挂载硬盘
echo "/dev/sdb1 /srv/smartcare ext4 defaults 1 2">> /etc/fstab //设置永久挂载
1.2.2 系统环境配置
1.2.2.1 配置/etc/hosts
修改/etc/hosts文件，配置子节点ip
1.2.2.2 配置SSH
1) 在本地主机生成密钥对
这个命令生成一个密钥对：id_rsa（私钥文件和id_rsa.pub（公钥文件。默认被保存在~/.ssh/目录下。
2) 将公钥添加到远程主机的 authorized_keys 文件中
将文件上传到远程主机中
scp ~/.ssh/[email protected]:/root/
SSH到登陆到远程主机，将公钥追加到 authorized_keys 文件中
cat /root/id_rsa.pub>> /root/.ssh/authorized_keys
注：cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> /root/.ssh/authorized_keys (自己与自己交换密钥)
1.2.2.3 关闭系统防火墙
编写并执行以下脚本，可批量关闭集群防火墙：
#! /bin/bash
ALL_CLIENTS=
cat /etc/hosts| grep "193.168.1" | awk '{print $2}'
CLIENTS=""
for client in $ALL_CLIENTS
do
echo "==================close iptablesat $client=================="
ssh $client " chkconfig --level 2345iptables off "
ssh $client " service iptables stop" done
1.2.2.4 关闭selinux
编写并执行以下脚本，可批量关闭集群selinux：
cat /etc/hosts| grep "193.168.1" | awk '{print $2}'
echo "=====set close selinux at$client,need restart server======"
ssh $client " sed -i"s/SELINUX=enforcing/SELINUX=disabled/" /etc/selinux/config "
echo "=====close selinux at $client,noneed restart server======"
ssh $client " setenforce 0 " 1.2.2.5 调整最大文件句柄数
编写并执行以下脚本，可批量调整集群最大文件句柄数群：
cat /etc/hosts| grep "169.10.35" | awk '{print $2}'
echo "======set/etc/security/limits.conf at $client ======="
ssh $client " echo '* soft nofile65536' >> /etc/security/limits.conf "
ssh $client " echo '* hardnofile 65536' >> /etc/security/limits.conf "
ssh $client " echo '* soft nproc131072' >> /etc/security/limits.conf "
ssh $client " echo '* hard nproc131072' >> /etc/security/limits.conf "
echo "=====set /etc/security/limits.d/90-nproc.confat $client ======"
ssh $client " echo '* soft nproc131072' >> /etc/security/limits.d/90-nproc.conf "
ssh $client " echo '* hard nproc131072' >> /etc/security/limits.d/90-nproc.conf " 1.2.2.6 打开磁盘预读
编写并执行以下脚本，可批量打开集群磁盘预读：
cat /etc/hosts| grep "169.10.35" | awk '{print $2}'
echo "=====set disk ahead read in/etc/rc.local file at $client ====="
ssh $client " echo '/sbin/blockdev--setra 16384 /dev/sd*' >> /etc/rc.local " 1.2.2.7 关闭大页内存（THP）
RedHat6操作系统中需关闭大页内存（THP）：
echo never >/sys/kernel/mm/redhat_transparent_hugepage/enabled
1.2.2.8 配置nmon【非必要操作】
在命令行执行crontab –e，然后配置：
0 /1 nmon -f -m/opt/nmonResult/ -t -r test -s 3 -c 1200
1.2.3 集群环境配置
1.2.3.1 安装jdk
在集群的各个节点上安装jdk，如下所示：
1.2.3.2 修改Hadoop配置文件
在Hadoop主节点上修改Hadoop集群配置文件hadoop-env.sh、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml与slaves
在hadoop-env.sh配置文件中，只需修改jdk的路径配置就行了，如下所示：
exportJAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25
core-site.xml参考配置如下：
<value>hdfs://169.10.35.57:8020</value>
<value>/data/version3/tmp</value>
yarn-site.xml参考配置如下：
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>slave2</value>
<name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>
<value>/data/version3/mapred</value>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value> <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>169.10.35.57:19888</value>
<name>yarn.node-labels.fs-store.root-dir</name>
<value>hdfs://slave2:8020/yarn/node-labels</value> <name>yarn.node-labels.enabled</name>
<value>true</value> <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler</value>
<name>yarn.node-labels.manager-class</name>
<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.nodelabels.RMNodeLabelsManager</value>
<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
mapred-site.xml参考配置如下：
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value> hdfs-site.xml参考配置如下：
<value>/data/version3/name</value>
<value>/data/version3/data</value>
<name>dfs.permissions.enabled</name>
<value>true</value>
<name>dfs.namenode.acls.enabled</name>
<name>dfs.namenode.dfs-zone-labels.enabled</name>
slaves参考配置如下(集群节点名称)：
Slave1
Slave2
Slave3
这些配置文件中需要修改<configuration>标签内的一些属性配置，特别提醒一下的是IP以及一些目录需要按照实际安装环境做相应修改。
最后将主节点上的Hadoop安装包以及hadoop的各配置文件拷贝到各slave节点，需要注意的是slave节点的jdk版本以及各种目录配置最好与主节点保持一致，要不然则需要在slave节点上修改以上各个配置文件。
1.2.3.3 配置Hadoop集群节点
修改slaves配置文件，如果主节点也作为从节点使用，则可以配置为：
如果主节点不作为从节点使用，则可以配置为：
1.2.3.4 设置ntp服务
先在Hadoop的主节点设置正确的时间：
date -s month/day/year (修改年月日，例如date -s 11/15/2012)
date -s hh:mm:ss （修改时分秒，例如date -s 10:10:10)
hwclock –w (将设置的时间固化，不受系统重启的影响)
在Hadoop主节点创建ntp服务器
根据需要考虑是否需修改/etc/ntp.conf文件
chkconfig ntpd on
service ntpd start
在各子节点上设置定时ntp同步
执行crontab –e然后配置定时ntp，如下为一个例子：
0 /1 root ntpdate 169.10.35.32
1.2.3.5 启动Hadoop集群
在主节点上，格式化hdfs名字节点：hdfs namenode –format
启动hadoop集群：start-all.sh
1.2.4 集群环境清理
1、 关闭hadoop集群
2、 清理/tmp目录
3、 清理数据目录中的文件 /data*/
4、 清理内存：echo 3 >/proc/sys/vm/drop_caches
1.3 搭环境常见问题
1.3.1.1 主节点的datanode进程启动不了
解决方案：
清除主节点的元数据目录(name)内容、数据目录(data)内容、/tmp目录内容以及
日志目录内容。
清除从节点的数据目录(data)内容、日志目录内容以及/tmp目录内容。
重新格式化名字节点：hdfs namenode –format
启动hadoop集群
1.3.1.2 java.net.BindException
启动HDFS(start-dfs.sh)时，namenode与datanode的log日志报java.net.BindException，如下所示：
这往往是因为端口被占用导致的，可以采用Linux命令：lsof -i:50010 查看端口的占用情况，如下所示：
下：
报以上重连日志一段时间后，最后报以下异常：
解决办法：在yarn的配置文件yarn-site.xml中增加以下配置项:
hadoop日志文件hadoop-root-datanode-slave2.log中还报以下异常：
报错原因是因为hadoop集群中有机器没有关闭防火墙，把之关闭就可以了。
备注：在此提供一个测试hadoop集群网络是否异常的java socket程序，client与server端代码如下所示：
Server.java
import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataInputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
public class Server {
public static void main(String[] args) throws IOException {
ServerSocket ss = new ServerSocket(9527);
ss.setReceiveBufferSize(100);
Socket socket = ss.accept();
System.out.println(socket.getReceiveBufferSize());
DataInputStream din = new DataInputStream(socket.getInputStream());
int round = 0;
while (true) {
try {
Thread.sleep(1 * 1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
} }
Client.java
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.PrintStream;
import java.net.InetSocketAddress;
import java.net.SocketAddress;
public class Client {
public static void main(String[] args) throws IOException {
Socket socket = new Socket();
socket.setSendBufferSize(4);
System.out.println(socket.getSendBufferSize());
SocketAddress remote = new InetSocketAddress("127.0.0.1", 9527);
socket.connect(remote);
DataOutputStream dos = new DataOutputStream(socket.getOutputStream());
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
for (int i = 0; i < 10240; i++) {
dos.writeInt(i);
dos.flush();
System.out.println("wrote: " + i);
try {
Thread.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
dos.close();
socket.close(); 将代码分别放在两台机器上运行则可以测试网络是否故障，先运行server端，再运行client端，都是比较简单的java代码，在此就不做解释了。
Javac Server.java javaServer
1.3.1.5 Yarn平台运行mapreduce程序导致虚拟内存溢出
问题现象1:=>运行mapreduce程序时直接卡死
查看hadoop日志文件hadoop-root-nodemanager-slave3.log报如下错误信息：
一种解决方案：修改yarn-site.xml配置文件，增加以下配置项：
该配置项的意思是：是否启动一个线程检查每个任务正使用的虚拟内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true